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共有 254 則文章

技術 (2020年1月最新)如何用python下載youtube影片?

撰文說明: 現代在youtube看影片已成為多數人的休閒娛樂, 當中或許會看到一些值得珍藏的影片, 然而網路上下載youtube影片的方法很多不太好用, 今天就...

技術 python gspread 來連接google sheets

在此紀錄自己練習的過程。 首先在你的google cloud platform 新增專案 再啟用google drive、sheets api 新增憑證 名...

技術 想抓到selector element的資料

#MainContent_Contents_ArticleGridList1_gvList > tbody > tr:nth-child(7) &g...

技術 解決 No module named ‘Box2D’ (安裝教學)

最近學校人工智慧課程要使用gym的環境來實作BipedalWalkerHardcore-v2,在本機端anaconda安裝Box2D環境的時候卡了很久,不管是...

鐵人賽 AI & Data DAY 30

技術 DAY[30]-機器學習介紹與實戰-心得

實戰完整程式碼 不知不覺就經過了30天的文章考驗,剛開始的幾天較有餘裕,文章的質量也比較高一些,但之後隨著比賽以及開學的上課時間影響,文章質量有所下降,對讀者還...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 28

技術 [Day 28] Pipenv 套件管理工具

前言 還記得很久以前寫過一篇 python 開發環境嗎~ 之前忘記介紹 pipenv 的使用方法了所以現在趕快來補一篇XD Why Pipenv 只要在Pipf...

鐵人賽 AI & Data DAY 29

技術 DAY[29]-網頁的資料傳送

結束了機器學習的部分之後,接下來要與其他團隊夥伴進行連結,在我的部分主要是負責處理資料以及傳送資料至後端提供前端做呈現。 在這裡,傳送資料的步驟可以使用pyth...

鐵人賽 Software Development DAY 29

技術 Day-29 回測系統:交易統計模組

基礎需求 至少要知道交易次數和總獲益點數。 模組實作 交易統計管理器類別 ReportManager.py class ReportManager:...

鐵人賽 AI & Data DAY 28

技術 DAY[28]-Kaggle實戰 模型預測與答案輸出

訓練模型 print('START Fit') print('stack_gen') stack_gen_model = stack_gen.fit(np.a...

鐵人賽 Software Development DAY 28

技術 Day-28 回測系統:交易執行模組

基礎需求 通常在簡單交易的情況下,會在安全範圍內買進可交易的最大部位,也會在出場時一次性賣出持有的全部部位,接下來將在該前提下設計交易執行模組。 模組實作 策略...

鐵人賽 Software Development DAY 27

技術 Day-27 回測系統:策略運行模組

基礎需求 依據指標,設計一套規則判斷進場或出場,並以事件方式提供註冊對象。 模組實作 基底類別 首先定義一個抽象類別規範每個策略運行模組都應提供的事件與應實作的...

鐵人賽 AI & Data DAY 27

技術 DAY[27]-Kaggle實戰 Boosting模型與Stacking

生成這些Boosting模型時,參數已經調整過,若是對調整超參數有其他想法也可以使用第16天的超參數調整哦! from sklearn.ensemble imp...

鐵人賽 AI & Data DAY 26

技術 DAY[26]-Kaggle實戰 模型準備-線性模型

資料的部分準備完畢之後,接下來最重要的就是模型的產生以及訓練了,在這裡我們先定義了線性模型的交叉驗證以及參數組合,方便之後進行使用。 定義交叉驗證評分函數 im...

鐵人賽 Software Development DAY 26

技術 Day-26 回測系統:時序運行模組

基礎需求 因為資料源可能以不同時序提供,例如 Tick 資料源提供的每筆資料時間間隔是毫秒級,分 K 或分 MA 的每筆資料時間間隔是分鐘級,故在回測時不同資料...

鐵人賽 Software Development DAY 25

技術 Day-25 回測系統:資料來源模組

安裝所需套件 使用 pip 安裝 # 事件處理 pip install events # 讓 dict 物件可用屬性的方式存取 pip install mun...

鐵人賽 AI & Data DAY 25

技術 DAY[25]-Kaggle實戰 特徵處理(2)

將特徵都整理的差不多之後,由於當初我們合併了Train以及Test兩個資料集,要在最後將原先的資料切割開,並簡單處理一下離群值。 # y為測試集 X = fin...

鐵人賽 Software Development DAY 24

技術 Day-24 回測系統:設計架構

架構考量 基本的回測系統由四大元素組成: 資料來源模組 時序運行模組 策略運行模組 交易執行模組 交易統計模組 資料來源模組 應設計為可接受來自: 歷史資...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 24

技術 RNA-Sick@Day24 > 關於資料視覺化,我想說的是|用 python 繪製充滿特色的圖表 feat. seaborn

用 seaborn 繪製特色圖表 比起 R 語言,python 的使用場合更多樣化,因此時常要自行引入相關功能的函式庫。在資料視覺化上最常聽到的 python...

鐵人賽 AI & Data DAY 24

技術 DAY[24]-Kaggle實戰 特徵新增

新增特徵 本篇文章將特徵之間的關係做一個簡單的連結並產生新的特徵,產生新特徵這個動作在連結不同要素的影響時是很重要的,例如同時購買a與b一個特徵,以及買a、買b...

鐵人賽 Software Development DAY 23

技術 Day-23 回測系統:歷史資料準備

回測系統 如果沒有完整歷史資料,那就只能實單回測,對於小資族而言,相當於是在賭身家,所以擁有完整的歷史 Tick 資料進行回測,對於確認策略的可能性及基礎有效性...

鐵人賽 AI & Data DAY 23

技術 DAY[23]-Kaggle實戰 特徵轉換

特徵調整 在這裡要使用一個較特殊的運算叫做boxcox,boxcox1p則是加上1之後才做boxcox避免過程中出現錯誤,boxcox的公式如下。 做完這個轉...

鐵人賽 AI & Data DAY 22

技術 DAY[22]-Kaggle實戰 補值與特徵新增(2)

延續上一次的補值,在特殊的行當中,我們可以從行本身的意義判斷出應該補的值,例如當車庫的屬性為空值,可能原因就是該棟房子並沒有車庫,因此這些相關的面積等等資訊都可...

鐵人賽 Software Development DAY 22

技術 Day-22 資料保存:MongoDB

安裝資料蒐集所須套件 使用 pip 安裝 # 資料庫 pip install pymongo 下載 NoSQLBooster 並安裝 https://nosq...

鐵人賽 AI & Data DAY 21

技術 DAY[21]-Kaggle實戰 補值與特徵新增(1)

在上次的處理中尚未除去明顯的極端值,因此這次我們針對面積超過一定程度的資料進行刪除。 train = train[train.GrLivArea < 45...

鐵人賽 Software Development DAY 21

技術 Day-21 計算指標:KD

指標描述 KD 指標是使用 RSV 的加權移動平均來計算的,RSV 數據表達的是與最近 9 天相比,今天的股價是強還是弱。而 KD 數值越高代表個股的收盤價接近...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 19

技術 Day19-Python Web 服務初體驗II -- Flask 框架

嘿大家好,今天我們繼續昨天關於 Flask 框架的介紹,如果對 Flask 完全不了解的朋友可以從我昨天的文章 Day18-Python Web 服務初體驗I...

鐵人賽 AI & Data DAY 20

技術 DAY[20]-Kaggle實戰-資料前處理與EDA

匯入與觀察資料 from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive') train = pd...

鐵人賽 Software Development DAY 20

技術 Day-20 計算指標:分 K 收價均線

指標描述 到目前已經透過 pandas 的 resample 和 rolling 以取得 K 棒和均線資訊,但還有一種指標是透過每根 K 棒的收價計算均線,一樣...

鐵人賽 Software Development DAY 19

技術 Day-19 指標判斷:交叉

指標判斷 當慢速均線與快速均線交叉時,有預示趨勢正在轉換的可能性,因此判斷均線交叉,是基礎的指標判斷技巧。 技術整合 前情提要 Day-11 資料保存:取得...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 18

技術 Day18-Python Web 服務初體驗I -- Flask 框架

Python 有一個輕量的 Web 框架,Flask,他具有高度彈性與各種 extensions,可以用來開發各種小型的網頁服務,也可以寫 RESTful AP...